算法和模型是相互关联但又有所区别的概念。 模型是对问题或现象的一种抽象表示，它描述了数据之间的关系和模式。例如，在卷积神经网络（CNN）中，其结构就是一种模型，主要用于模式识别任务。 算法则是用于解决问题或实现模型的一系列步骤和方法。在 AI 领域，算法用于训练和优化模型。比如在自然语言处理和图像识别中，某些算法能够使 CNN 在计算上更有效、更快速，从而击败大多数其他算法。 随着我们对大脑工作机制的认知加深，神经网络的算法和模型也会不断发展和进步。 同时，在确保 AI 模型的道德和伦理性方面，也涉及到一系列的算法设计和处理步骤，如数据清洗、算法设计以减少偏见和不公平性、制定道德和伦理准则、保持透明度、接收用户反馈、持续监控、人工干预以及对相关人员进行教育和培训等。 另外，生成式人工智能模型正在从根本上改变我们与计算机的关系，使其有可能成为我们的伴侣，这也对我们对关系的定义提出了新的挑战。

以下是一些做 PPT 的 AI 产品： Gamma：这是一个在线 PPT 制作网站，允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片。它支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，以增强演示文稿的吸引力。网址：https://gamma.app/ 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出。允许用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计，包含丰富的模板库和设计元素，适用于多种场合。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ Mindshow：一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供一系列智能设计功能，如自动布局、图像选择和文本优化等，还包括互动元素和动画效果。网址：https://www.mindshow.fun/ 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用在语音识别和自然语言处理领域的技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路来完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供参考： 《》 《》 当谈到 PPT 类 AI 产品时，无论国内还是国外，这类产品都非常丰富。市场上的 PPT 类 AI 产品通常是在传统 PPT 设计和生成工具的基础上，融入了生成式 AI 的新功能。但产品种类繁多，可能会让用户在选择时感到困惑。基于个人使用经验，为小白筛选出一些值得推荐的产品。

以下是关于表格生成的 AI 相关内容： 1. 在 Excel 方面，有以下几种增强数据处理和分析能力的 AI 工具和插件： Excel Labs：是一个 Excel 插件，新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，可在 Excel 中进行数据分析和决策支持。 Microsoft 365 Copilot：微软推出的整合了多种办公软件的 AI 工具，能通过聊天形式完成如数据分析、格式创建等任务。 Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，支持自然语言交互进行数据分析和生成 Excel 公式。 Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，可生成公式、文本内容，执行情感分析、语言翻译等任务。 2. 多模态数据生成产业中，表格生成通过变分自编码器（VAEs）和序列到序列模型（Seq2Seq）等技术实现，包括生成表格文件、表格公式，以及进行表格结构设计、数据分析表、表格自动化等操作。 3. 相关产品推荐： GPT3.5 Tableinator：输入主题可生成带有维基百科链接的信息表，但需要使用自己的 Open AI API key。 随着技术发展，未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于 ChattoExcel AI 的相关信息： ChatOverview 概述： 默认情况下，Cursor Chat 在 AI 窗格中，位于主侧边栏的对面。 可以通过按 AI 窗格右上角的“以前的聊天”按钮，或按 Ctrl/⌘ + Alt/Option + L 来查看聊天记录。可以单击任何聊天线程返回并查看组成该线程的消息，还能通过单击笔图标修改线程的标题，或者在将鼠标悬停在历史记录中的线程上时通过单击垃圾桶图标来删除线程。Cursor 线程的标题只是第一条消息的前几个单词。 Rules for AI AI 规则： 可以通过修改 Cursor Settings 下的 Rules for AI 部分（位于> General > Rules for AI）向 Cursor 添加自定义指令。此自定义指令将包含在诸如 Cursor Chat 和 Ctrl/⌘ K 等功能中。 ChatOverview 概述： 用户消息包含您键入的文本以及您引用的上下文。您可以返回任何以前的用户消息来编辑和重新运行查询，这将覆盖此后的所有消息并重新生成新消息。 AI 消息是您选择的 AI 模型生成的响应，它们与前面的用户消息配对。AI 消息可能包含已解析的代码块，这些代码块可以通过添加到您的代码库中。同一线程中的所有用户/AI 消息称为聊天线程，每个聊天线程都保存在您的聊天历史记录中。

以下是一些与预测人的行为或将来发展相关的大模型信息： 斯坦福大学和谷歌的生成式智能体能够产生令人信服的人类行为代理。相关链接：https://syncedreview.com/2023/04/12/stanfordugooglesgenerativeagentsproducebelievableproxiesofhumanbehaviours/ 关于大模型的未来展望，认为它们将能够读取和生成文本，拥有更丰富的知识，具备多种能力，如查看和生成图像与视频、听取发声创作音乐、利用系统 2 进行深入思考等，还可能在特定领域内自我优化和针对任务进行定制调整。 同时，还为您提供了一些大模型相关的其他资源链接： Google Research,2022 & beyond:Generative models:https://ai.googleblog.com/2023/01/googleresearch2022beyondlanguage.htmlGener ativeModels Building the most open and innovative AI ecosystem:https://cloud.google.com/blog/products/aimachinelearning/buildinganopengenerativ eaipartnerecosystem Generative AI is here.Who Should Control It?https://www.nytimes.com/2022/10/21/podcasts/hardforkgenerativeartificialintelligen ce.html Generative AI:Perspectives from Stanford HAI:https://hai.stanford.edu/sites/default/files/202303/Generative_AI_HAI_Perspectives.pd f Generative AI at Work:https://www.nber.org/system/files/working_papers/w31161/w31161.pdf The future of generative AI is niche,not generalized:https://www.technologyreview.com/2023/04/27/1072102/thefutureofgenerativeaiis nichenotgeneralized/ Attention is All You Need:https://research.google/pubs/pub46201/ Transformer:A Novel Neural Network Architecture for Language Understanding:https://ai.googleblog.com/2017/08/transformernovelneuralnetwork.html

以下是一些可以用于预测人的行为和发展的模型： 1. 思维模型： 战略与决策模型，如 SWOT 分析、MECE 原则等，专注于帮助个人或组织做出更好的决策和解决问题。 目标设定与执行的模型，如 SMART 原则、PDCA 循环等，提供了设置和实现目标的框架，确保行动的指向性和高效性。 系统思维模型，如反馈循环、杠杆点等，用于理解和处理复杂系统及其动态，促进整体观和互联性思考。 心理学模型，如认知偏误、习惯形成等，揭示人在认知和行为上的模式和偏差，帮助理解和预测人类行为。 学习与创新模型，如费曼学习法、思维导图等，旨在促进知识获取、深化理解和创造性思考。 2. Token 预测：看似简单的统计学技巧，其中蕴含巨大潜力。预测下一个语言符号（Token）的质量，反映了对语言背后隐藏的语义和知识的理解程度。一个足够强大的语言模型，可以模拟出超越现实的假想情况，通过人类数据进行推理和外推，从而有可能预测一个睿智、博学和能力非凡的人的行为举止。

数据集是用于让大模型重新学习新知识的重要元素。以下为您介绍一些相关的数据集及获取方式： 在 Llama3 部署和微调教程中，微调 Llama3 时需要使用数据集。其获取及简单原理可参考文档： LLM 开源中文大语言模型及数据集集合中的一些数据集： AlpacaCoT：地址：，统一了丰富的 IFT 数据、多种训练效率方法以及多种 LLM 层面上的接口，打造方便研究人员上手的 LLMIFT 研究平台。 pCLUE：地址：，基于提示的大规模预训练数据集，用于多任务学习和零样本学习。包括 120 万训练数据，73 个 Prompt，9 个任务。 fireflytrain1.1M：地址：，包含 23 个常见的中文数据集，对于每个任务，由人工书写若干种指令模板，保证数据的高质量与丰富度，数据量为 115 万。 BELLEdata1.5M：地址：，通过 selfinstruct 生成，使用了中文种子任务，以及 openai 的 textdavinci003 接口，涉及 175 个种子任务。 中文数据集中的命名实体识别相关数据集： NER： ，数据来源为 98 年人民日报，标注形式为 BIO，共有 23061 条语料。 ，标注形式为 BMEO，共有 2000 条语料。 ，CLUENER2020 数据集，是在清华大学开源的文本分类数据集 THUCTC 基础上，选出部分数据进行细粒度命名实体标注，原数据来源于 Sina News RSS。数据包含 10 个标签类别，训练集共有 10748 条语料，验证集共有 1343 条语料。

关于 AI 做表格，以下是为您提供的相关信息： Excel 相关的 AI 工具和插件： Excel Labs：Excel 插件，新增基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，用于数据分析和决策支持。 Microsoft 365 Copilot：整合了多种办公软件，通过聊天形式完成用户需求，如数据分析和格式创建。 Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能，支持自然语言交互。 Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，可生成公式、文本内容、执行情感分析和语言翻译等任务。 结构化思考工具辅助判断： 决策矩阵：面对多个选择时，可列出优缺点并量化评分，做出更理性决策，如选择旅游目的地。 检查清单：执行复杂任务时，确保每个步骤按计划完成，避免遗漏或错误，如飞行员起飞前的检查。 风险评估模型：做重要决策时，分析不同方案的风险并制定应对措施，如投资前的风险评估。 相关产品推荐： MobAI：AI 生成图像的移动应用。 GPT Hotline：what app 上使用 ChatGPT 的机器人。 Anyword：使用 AI 给营销内容打分并给出优化建议。 Detect GPT：扫描网页内容并分析是否有使用 GPT 语言模型生成的部分。 GPT3.5 Tableinator：输入主题生成带有维基百科链接的信息表，需使用自己的 Open AI API key。 Auto Photoshop StableDiffusion：Photoshop 里的 StableDiffusion 插件。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。随着技术的不断发展，未来可能会有更多 AI 功能被集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。

大学生利用 AI 做 PPT 可以参考以下方法和工具： 1. 可以像卓 sir 那样，使用 GPT4、WPS AI 和 chatPPT 这三个工具。先花费时间探索写 prompt，然后借助这些工具完成 PPT 的大纲内容、排版、动画等。PPT 完成后，还可以添加企业背景图片进行完善。想查看具体 PPT 示例可移步飞书：https://fr3qe44cid.feishu.cn/docx/DW44djbRioSL4lxURmlcn5cEnte?from=from_copylink （也可以点击最后的阅读原文）。 2. 还可以尝试使用 Claude + Gamma.app 这两个工具，能够快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文中某部分信息，并找到适合自己的 PPT 制作工具及学会使用。 3. 讯飞智文也是一个选择，它是由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用了科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势，可能提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址为：https://zhiwen.xfyun.cn/ 。 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路来完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲。 2. 手动优化大纲。 3. 导入工具生成 PPT。 4. 优化整体结构。 推荐阅读以下两篇市场分析文章： 1. 《》 2. 《》

很抱歉，目前知识库中没有关于数字媒体艺术专业毕设建筑浏览动画灵感推荐的相关内容。但您可以从以下几个方面获取灵感： 1. 研究著名建筑大师的作品及其设计理念，从中汲取创意。 2. 观察不同文化和地域的特色建筑，将其独特元素融入动画。 3. 参考科幻电影或游戏中对未来建筑的想象和呈现方式。 4. 关注当下的建筑趋势，如绿色建筑、智能建筑等，从中获得启发。 5. 从自然景观中获取灵感，例如山脉、河流等的形态和韵律，运用到建筑的造型和布局中。